单体应用
微服务不是凭空而来的，是由单体应用演变而来。那单体应用有什么缺点能演变出微服务来？
在项目开始时，代码量业务规模都不大并且开发团队人员规模都较小，采用单体应用架构时，团队的开发和运维成本都可控。
然而随着业务规模的不断扩大，团队开发人员的不断扩张，单体应用架构就会开始出现问题。会出现下列问题：
- 部署效率低下：当单体应用的代码越来越多，依赖的资源越来越多时，应用编译打包、部署测试一次，甚至需要 10 分钟以上。
- 团队协作作开发成本高：早期团队开发人员只有两三个人时，协作修改代码，最后合并到同一个 master 分支，然后打包部署，尚且可控。但是一旦团队人员扩张，超过 5 人修改代码，然后一起打包部署，测试阶段只要有一块功能有问题，就得重新编译打包部署，然后重新预览测试，所有相关的开发人员又都得参与其中，效率低下，开发成本极高。
- 系统高可用性差：因为所有的功能开发最后都部署到同一个 WAR 包里，运行在同一个 Tomcat 进程之中，一旦某一功能涉及的代码或者资源有问题，那就会影响整个 WAR 包中部署的功能。
在出现以上问题时，一开始的解决方案是：服务化。
那什么是服务化？
服务化用通俗的话来说就是把传统的单机应用中通过 JAR 包依赖产生的本地方法调用，改造成 RPC 接口产生的远程方法调用。 一般在编写业务代码时，对于一些通用的业务逻辑，通常是把它抽象成专门的模块，因为这对于代码复用和业务理解都大有裨益。
把一个大的业务模块[[单体应用如何拆分为服务|拆分]]成若干个小模块，把这些模块独立成一个服务去部署，以 RPC 借口的形式对外提供服务，把进程内的调用变成远程 RPC 调用。这样每个模块就可以独立开发、测试、上线和运维，可以交由专门的团队来做，并且有这些团队来负责生命周期。
若要对这些模块进行改动就不会影响到其他无关的模块，部署效率、协作开发效率就能得到保障。
微服务
服务化并不是微服务，从 2014 年开始，得益于以 Docker 为代表的容器化技术的成熟以及 DevOps 文化的兴起，服务化的思想进一步演化，演变为今天我们所熟知的微服务。
那微服务想比与服务化又有什么不同呢？
可以总结为以下四点：
- 服务拆分粒度更细。微服务可以说是更细维度的服务化，小到一个子模块，只要该模块依赖的资源与其他模块都没有关系，那么就可以拆分为一个微服务。
- 服务独立部署。每个微服务都严格遵循独立打包部署的准则，互不影响。比如一台物理机上可以部署多个 Docker 实例，每个 Docker 实例可以部署一个微服务的代码。
- 服务独立维护。每个微服务都可以交由一个小团队甚至个人来开发、测试、发布和运维，并对整个生命周期负责。
- 服务治理能力要求高。因为拆分为微服务之后，服务的数量变多，因此需要有统一的服务治理平台，来对各个服务进行管理。
后期随着移动互联网规模的扩大，敏捷开发、持续交付、DevOps 理论的发展与实践，以及Docker容器化技术的成熟，微服务架构就开始流行，逐渐成为应用架构的未来演变方向。
微服务架构是将复杂臃肿的单体应用进行细粒度的服务化拆分，每个拆分出来的服务各自独立打包部署，并交由小团队进行开发和运维，从而极大地提高了应用交付的效率，并被各大互联网公司所普遍采用。
微服务的架构
微服务到底包含了什么组件？请看下图：
在介绍架构和具体组件之前，先来看看微服务的一次请求调用流程和单体应用有什么不同。
首先服务提供者（就是提供服务的一方）按照一定格式的服务描述，向注册中心注册服务，声明自己能够提供哪些服务以及服务的地址是什么，完成服务发布。
接下来服务消费者（就是调用服务的一方）请求注册中心，查询所需要调用服务的地址，然后以约定的通信协议向服务提供者发起请求，得到请求结果后再按照约定的协议解析结果。
而且在服务的调用过程中，服务的请求耗时、调用量以及成功率等指标都会被记录下来用作监控，调用经过的链路信息会被记录下来，用于故障定位和问题追踪。在这期间，如果调用失败，可以通过重试等服务治理手段来保证成功率。
从以上的调用中就可以发现，在微服务的架构下，主要依赖于下面这几个基本组件：
- 服务描述
- 注册中心
- 服务框架
- 服务监控
- 服务追踪
- 服务治理
服务描述
服务调用首先要解决的问题就是服务如何对外描述。
比如，你对外提供了一个服务，那么这个服务的服务名叫什么？调用这个服务需要提供哪些信息？调用这个服务返回的结果是什么格式的？该如何解析？这些就是服务描述要解决的问题。
常用的服务描述方式包括 RESTful API、XML 配置以及 IDL 文件三种。
其中，RESTful API 方式通常用于 HTTP 协议的服务描述，并且常用 Wiki 或者[[Swagger接口使用文档|Swagger]]来进行管理。下面是一个 RESTful API 方式的服务描述的例子。
XML 配置方式多用作 RPC 协议的服务描述，通过 *.xml 配置文件来定义接口名、参数以及返回值类型等。
这种方式我也是道听途说，并没有遇到过，跳过这方面的描述。
IDL 文件方式通常用作 Thrift 和 gRPC 这类跨语言服务调用框架中，比如 gRPC 就是通过 Protobuf 文件来定义服务的接口名、参数以及返回值的数据结构，示例如下：
注册中心
有了服务的接口描述，下一步要解决的问题就是服务的发布和订阅，就是说你提供了一个服务，如何让外部想调用你的服务的人知道。
这个时候就需要一个类似注册中心的角色，服务提供者将自己提供的服务以及地址登记到注册中心，服务消费者则从注册中心查询所需要调用的服务的地址，然后发起请求。
一般来讲，注册中心的工作流程是：
- 服务提供者在启动时，根据服务发布文件中配置的发布信息向注册中心注册自己的服务。
- 服务消费者在启动时，根据消费者配置文件中配置的服务信息向注册中心订阅自己所需要的服务。
- 注册中心返回服务提供者地址列表给服务消费者。
- 当服务提供者发生变化，比如有节点新增或者销毁，注册中心将变更通知给服务消费者。
服务框架
通过注册中心，服务消费者就可以获取到服务提供者的地址，有了地址后就可以发起调用。但在发起调用之前你还需要解决以下几个问题。
- 服务通信采用什么协议？就是说服务提供者和服务消费者之间以什么样的协议进行网络通信，是采用四层 TCP、UDP 协议，还是采用七层 HTTP 协议，还是采用其他协议？
- 数据传输采用什么方式？就是说服务提供者和服务消费者之间的数据传输采用哪种方式，是同步还是异步，是在单连接上传输，还是多路复用。
- 数据压缩采用什么格式？通常数据传输都会对数据进行压缩，来减少网络传输的数据量，从而减少带宽消耗和网络传输时间，比如常见的 JSON 序列化、Java 对象序列化以及 Protobuf 序列化等。
服务监控
一旦服务消费者与服务提供者之间能够正常发起服务调用，你就需要对调用情况进行监控，以了解服务是否正常。服务监控是用来发现问题的。
通常来讲，[[服务监控]]主要包括四个流程：
- 指标收集。就是要把每一次服务调用的请求耗时以及成功与否收集起来，并上传到集中的数据处理中心。这里的数据处理中心有多种方案，比如[[ElasticSearch 分布式全文搜索引擎|ElasticSearch]]、[[Prometheus]]等
- 数据处理。将收集到的数据以约定好的协议发送给数据处理单元，参考的指标通常有序列化和反序列化的性能损耗
- 数据处理。有了每次调用的请求耗时以及成功与否等信息，就可以计算每秒服务请求量、平均耗时以及成功率等指标。
- 数据展示。数据收集起来，经过处理之后，还需要以友好的方式对外展示，才能发挥价值。通常都是将数据展示在 Dashboard 面板上，并且每隔 10s 等间隔自动刷新，用作业务监控和报警等。数据展示可以使用[[Kibana]]、[[Grafana]]等
服务追踪
除了需要对服务调用情况进行监控之外，你还需要记录服务调用经过的每一层链路，以便进行问题追踪和故障定位。
服务追踪的工作原理大致如下：
- 服务消费者发起调用前，会在本地按照一定的规则生成一个 requestid，发起调用时，将 requestid 当作请求参数的一部分，传递给服务提供者。
- 服务提供者接收到请求后，记录下这次请求的 requestid，然后处理请求。如果服务提供者继续请求其他服务，会在本地再生成一个自己的 requestid，然后把这两个 requestid 都当作请求参数继续往下传递。
以此类推，通过这种层层往下传递的方式，一次请求，无论最后依赖多少次服务调用、经过多少服务节点，都可以通过最开始生成的 requestid 串联所有节点，从而达到服务追踪的目的。
[[服务追踪]]的解决方案有：SkyWalking、Zipkin、Jaeger。前两者是基于Java的，后者是基于Go。
服务治理
服务监控能够发现问题，服务追踪能够定位问题所在，而解决问题就得靠服务治理了。服务治理就是通过一系列的手段来保证在各种意外情况下，服务调用仍然能够正常进行。
在生产环境中，你应该经常会遇到下面几种状况。
- 单机故障
通常遇到单机故障，都是靠运维发现并重启服务或者从线上摘除故障节点。然而集群的规模越大，越是容易遇到单机故障，在机器规模超过一百台以上时，靠传统的人肉运维显然难以应对。而服务治理可以通过一定的策略，自动摘除故障节点，不需要人为干预，就能保证单机故障不会影响业务。
- 单IDC故障
你应该经常听说某某 App，因为施工挖断光缆导致大批量用户无法使用的严重故障。而服务治理可以通过自动切换故障 IDC 的流量到其他正常 IDC，可以避免因为单 IDC 故障引起的大批量业务受影响。
- 依赖服务不可用
比如你的服务依赖依赖了另一个服务，当另一个服务出现问题时，会拖慢甚至拖垮你的服务。而服务治理可以通过熔断，在依赖服务异常的情况下，一段时期内停止发起调用而直接返回。这样一方面保证了服务消费者能够不被拖垮，另一方面也给服务提供者减少压力，使其能够尽快恢复。
上面是三种最常见的需要引入服务治理的场景，当然还有一些其他服务治理的手段比如自动扩缩容，可以用来解决服务的容量问题。